摘要：二十一世纪计算机网络技术的兴起以及广泛的应用，促使网络逐渐成为我们日常生活中不可替代的重要组成部分，现在教育行业进行网络教学也逐渐成为了未来的发展趋势。现在已经有很多高校开始普及了机器人教学，通过学校实验室以及社会中的一些培训机构进行对学生的培训教育。但是由于高校实验室的有限资源无法满足除学习比赛之外更多的应用需求，然而社会机构中的收费又比较高，因此进行对机器人技术的教学平台设计，甚至使得中小学生也可以进行学习是非常重要以及有价值的研究课题。本文就围绕这一课题进行了对机器人教学平台设计的提案以及分析。
关键词：机器人； 精准定位； 教学平台
引言：近几年我国信息化技术的飞速发展促进了工业对该技术的广泛应用，目前工业中机器人的使用已经成为了目前代表生产水平的重要衡量因素。国内很多高等院校都开始将工业机器人引入到学生的工程实训的项目中了，以加强学生的实践动手能力，体现高校的培养人才的特色。但是在高校的机器人实训过程中，往往会由于课程条件以及相关时间的约束下不能够满足对机器人系统学习的需求，所以构建可以进一步使得学生可以深入学习工业机器人的全新教学平台是非常有必要的。
工业机器人的常用应用手段是进行对货物的搬运，因此针对这一特点，所需工件所放置的位置和具体姿态都是设定好的，而且是采用人工抓取，因此可以调整工件的位置和姿态，采用程序控制对工件进行精准定位，抓取和运输，实现工件运输的全自动控制。在充分应用高校相关实训设备的基础上进一步加强对工业机器人的认识。
一、项目研究内容
传统机器人的定位系统是需要相关人员经过精确的计算之后对机器人的运动轨迹通过提前编程来实现控制的，这样机器人的运动就比较单一，往往对工件的定位以及搬运效果很容易受到外界因素的干扰，在充分的进行相关文献的查阅之后，发现可以通过将视觉系统安装在工业机器人本体上，提高工业机器人对实际工件的处理能力。不需要提前对工[ 基金项目:辽宁科技大学大学生创新创业计划专项经费资助项目(项目编号:202010146263)。
作者简介:徐彪杰(1999- )，男，江西省丰城市，本科。研究方向:工业机器人]业机器人的运动路线进行示教编程，而是通过图像的反馈信息完成工件的识别和定位。
将工件摆放在实训台面上，机器人经过对下方工件所在平面的扫描，相机对工件的形状和颜色进行判别，对工件的实际位置进行定位，并把结果反馈到主控系统，主控系统通过计算再将工件的位置和姿态以坐标的形式反馈给工业机器人，找到抓取工件的位置，PLC传输信号给控制器实现抓取，再通过示教编程，保证工件顺利的搬运到固定位置。
二、工业机器人精准定位教学平台的设计方案
（一）视觉系统的相关硬件介绍
1、CCD摄像机以及镜头
CCD摄像机就是电荷耦合器件相机，本身体积以及重量都比较小，但是工作寿命比较长，运行功率较低，且具有很高的抗冲击能力，所以非常适合用于机器人视觉系统的应用。镜头选用AVENIR TV镜头，这种镜头的焦距是可以调控变化的，也就是测定距离可以变化，使得视觉系统的图像采集更加清晰，提高观测精确度。
2、图像采集卡
经过调研，推荐采用北京嘉恒自图像技术有限公司研发的OK型号的PCI 图像采集卡。该采集卡的综合性能非常高。自带的大内存方便进行对图像的存储，另外标准的OKCard接口驱动程序也非常适用于工业机器人的精准定位。
3、工控机以及相应的外设
工控机可以选择奔4系列就可以满足本项目的实际需求，其内存为256M,硬盘内存有20G。
软件功能：
图像获取以及处理分析软件：图像获取；处理功能分为对图像进行分割以及边缘检测、图像的预处理、图像的特征提取以及图像特征量计算等。
以上三大部分都成了本方案中的计算机视觉系统的软件系统。整个软件通过VisualC++6.0语言来实现编程。
（二）摄像机定标
摄像机的定标是为了可以实现视觉系统对目标工件的精准定位，以促进机器人可以很好的完成搬运工作，对相机定标的好坏会直接影响到整个系统的三维定位的精确度。
传统的相机定标方法是直接线性定标，需要在相机前一个参照物，在获取这一参照物的图像之后进行对相机的参数计算，因此需要相关工作人员将参照物中每一个特征点以及相对于世界坐标系中的位置进行精确的测定，然后再计算相机参数。这种方法同样适用于本方案中的CCD相机的定标，可以比较精确的计算出相机的内外参数。但是因为缺乏对相机畸变因素的考量，本文结合实际情况提出了一种新的定标方法，即快速增广型相机定标法。
在直接线性变换的定标方法的基础之上可以适当的引入非线性的畸变因素，对计算方法中的公式进行适当的转变就可以将镜头畸变失真而引发的误差或者是别的因素导致的图像残差因素都引入到图像计算的考量中，大大提高了相机定标的精确度。经过精确的实验研究以及同传统算法的比对，发现本文提出的新型定标计算方法的精确度是要高于传统的定标算法的，完全可以满足空间三维定位的需求。另外该算法是比较容易实现的，加上运算的快速度，加强了工业机器人精准定位的实时性。
三、视觉系统的立体成像以及三维定位
立体成像主要有单目成像以及立体成像两种，本系统中是采用立体成像的方式，利用一个相机通过至少两个以上的不同位置进行图像采集，之后依据图像之间的视差进行对目标物距离的计算。
（一）立体成像方式
主要通过光源、采集器以及目标物三者之间的位置关系进行成像，最简单的就是单木成像方式，是利用一个摄像机进行固定的取像。双目成像就是利用相机对目标物进行不同位置的观察，通过视差进行对位置的计算，可以实现对目标物的三维形状以及位置的重建。
（二）优化模型
我们已知利用双目成像的方式，通过对同一目标物的多次取像可以利用特定的计算公式实现对目标物三维形状以及位置的重建。但是在实际应用中真正实现该模型的建立是比较困难的，存在着诸如相机光心位置无法保持同光轴的平行、垂直视差不一定为0等问题。因此需要进一步的优化模型。
优化模型的最大优点就是没有对相机的取像位置有特殊的要求，只需要确定两次不同的位置即可，依据相机定标来确定内外参数，这样就可以实现更加精准的三维重建了。
三、教学平台的搭建
在高校原有的实验设备的基础上，本系统的设计大大提高了机器人的精准定位能力，可以更好的实现教学工作中机器人展示部分，提高学生的实践操作能力，但是相关编程以及系统应用的各种计算方法以及原理都是比较复杂的，为了更好的是学生理解工业机器人的工作原理，是离不开课程教学的。
在互联网技术极其发达的今天，应该充分利用计算机教学的优势，网络教学可以提高学生的学习效率，也可以实现机器人编程的即学即练，在学习起来有着更高的效率和效果。
结束语：现代化的工业生产中，对机器人的应用已经极为普遍，这也是我们之后发展的必然趋势，因此加强对下一代学生的工业机器人技术教学时极为重要的，本文提出了在我国高校原有的机器人实训基地的基础上更加优化精准的机器人教学平台的设计，希望可以帮助到各大高校的相关教学工作。
参考文献：
[1]丁猛,张中辉,刘蔚钊.开放式串联教学机器人控制系统设计[J].机电信息,2020(15):140-141+144.
[2]马兴录,陶冶,刘国柱,杜军威,刘扬.基于机器人教学平台的软件工程专业认证建设[J].高教学刊,2020(15):5-9.
[3]史莹晶,李瑞,梁颖.基于四轴运动控制教学平台的多元实践体系改革[J].实验室研究与探索,2020,39(03):146-150.
[4]廖小吉.基于智能制造平台的机器人快换夹具结构设计及程序研究[J].工业技术与职业教育,2020,18(01):13-15.